Determinants of Length of Hospitalization due to Acute Odontogenic Maxillofacial Infections: A 2009-2013 Retrospective Analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To investigate the determinants of the length of hospitalization (LOH) due to acute odontogenic maxillofacial infections (AOMIs) from 2009 to 2013. MATERIALS AND METHODS: Dental records of adult patients with AOMIs and related data were retrieved from the Vilnius University's dental hospital. The LOH was related to several determinants in each of the following domains: outpatient primary care, severity of AOMIs, lifestyle and disease domains. Determinants were also associated with the LOH using multivariate analysis. RESULTS: A total of 285 patients were hospitalized with AOMIs, of which 166 (58.2%) were males and 119 (41.8%) were females. The mean LOH was 8.3 ± 4.9 days. The bivariate analysis did not reveal any statistically significant differences in LOH between patients with AOMIs who received urgent outpatient primary care and those who did not receive such care prior to hospitalization. All AOMI severity-related determinants were associated with the LOH. The LOH was related to coexisting systemic conditions but not to the higher severity of dental or periodontal diseases. Both bivariate and multivariate analyses revealed similar trends, where the most significant determinants of a longer LOH were related to the severity of AOMIs. CONCLUSION: The most important determinants regarding longer hospitalization were indicators of infection severity such as an extension of the odontogenic infection and the need for an extraoral incision to drain the infection.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».